COMPARAÇÃO DE IMAGENS OLI/LANDSAT-8 E MSI/SENTINEL-2 NO MAPEAMENTO DE USO E COBERTURA DA TERRA NA ILHA DO MARANHÃO

Resumo

Sensores de satélites ópticos com boa resolução espacial, como Landsat Thematic Mapper (TM) e MSI/Sentinel-2, são importantes fontes de informações para investigações científicas do ambiente, agricultura, silvicultura e desenvolvimento urbano. O presente estudo tem o objetivo de identificação e delimitação das diferentes classes uso e cobertura da terra do da Ilha do Maranhão, buscando comparar a resposta das imagens provenientes dos sensores orbitais OLI/Landsat-8 e MSI/Sentinel-2. A metodologia partiu da obtenção de imagens orbitais da área, passando por etapas de pré-processamento, geração de NDVI, SAVI e classificação supervisionada, bem como a validação da classificação a partir do índice Kappa e Acurácia usuário e acurácia produtor, além da produção dos mapas temáticos. Os produtos NDVI Landsat-8 e Sentinel-2, apresentaram resultados similares, representando de forma satisfatória a vegetação e outros alvos (água, solo exposto e área urbana). Observa-se que após a divisão das classes (6 classes) os mesmos apresentaram diferenças visuais, principalmente na representação de solo exposto e areia úmida, causada principalmente pela mudança da condição de maré entre as imagens. A imagem OLI/Landsat-8, apresentou o índice Kappa de 0,9106 e a imagem MSI/Sentinel-2 apresentou o índice Kappa de 0,8684, que índica excelente classificação. Quando comparadas, as duas imagens OLI/Landsat-8 e MSI/Sentinel-2 mostram que são ótimas ferramentas para mapeamento de uso e cobertura da terra, ambas apresentaram resultados satisfatórios, que são confirmados pelos coeficientes Kappa, porém faz-se necessário a definição de mais classes para a imagem Sentinel que consegue detalhar melhor os alvos e diferenciar tipos e tamanhos de vegetação. Os resultados dos índices NDVI, SAVI e das classificações supervisionadas mostraram que é preciso associar estes resultados a outros índices físicos que destaquem diferentes tipos de alvo, além da implementação de novas classes, buscando uma melhor separação dos alvos terrestres.